基于混合智能優(yōu)化算法的復雜軟件可靠性分配
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軟件可靠性是系統(tǒng)設計、研究和運行過程中必須考慮的關鍵因素之一,與目前大多數軟件可靠性分配的研究主要局限于簡單的串并聯(lián)模型不同,本文將最優(yōu)化算法應用于大型復雜軟件系統(tǒng)的可靠性分配.針對分布估計算法收斂速度快,全局搜索能力強,但是易于陷入局部最優(yōu):而差分進化算法局部搜索能力強,但搜索速度略慢的問題,本文提出一種元啟發(fā)式算法——基于罰函數的混合分布估計和自適應交叉差分進化的優(yōu)化算法(PHEDA-SCDE),該算法收斂速度快,全局搜索能力強且不易陷入局部最優(yōu).基于四種特定的體系結構風格——順序、并發(fā)、循環(huán)、容錯,對復雜軟件可靠性進行評估.為不失算法通用性,本文采用三個仿真算例進行實驗,分別為單輸入單輸出系統(tǒng),單輸入多輸出系統(tǒng)和多輸入多輸出系統(tǒng).實驗結果表明,PHEDA-SCDE算法在軟件可靠性分配方面與同類算法相比,具有明顯的可行性和有效性.
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